Почти 11 лет киберпреступники могли подписывать свои macOS-вредоносы

Почти 11 лет киберпреступники могли подписывать свои macOS-вредоносы

Почти 11 лет киберпреступники могли подписывать свои macOS-вредоносы

На протяжении 11 лет киберпреступники могли обойти многие инструменты безопасности с помощью macOS-вредоноса, так как был способ создать иллюзию того, что вредоносная программа подписана Apple. Напомним, что цифровые подписи являются одной из основных функций безопасности во всех современных операционных системах.

Исследователи в области безопасности считают, что механизм, используемый для проверки цифровых подписей в macOS с 2007, крайне легко обойти.

В результате злоумышленники могли подсунуть свой вредоносный код в качестве приложения, которое якобы было подписано с официальным ключом Apple.

Суть этого метода обхода заключалась в использовании бинарного формата, известного также как Fat или Universal file. В итоге, если взять комплект исполняемых файлов, поместив туда лишь один подписанный файл Mach-O, многие защитные инструменты будут считать, что остальные файлы также подписаны Apple.

Среди тех инструментов, которые можно было обойти, эксперты выделили следующие: VirusTotal, Google Santa, Facebook OSQuery, Little Snitch Firewall, Yelp, OSXCollector, Carbon Black db Response и несколько инструментов от Objective-See.

Потенциальный риск здесь заключается в том, что многие компании и пользователи полагаются на инструменты, позволяющие сформировать «белые списки». Благодаря этому они устанавливают в систему лишь проверенные программы. Кстати, цифровые подписи в своих атаках использовал нашумевший червь Stuxnet.

Эксперты компании Okta опубликовали подробности этого метода обхода, в частности, специалисты показывают, что им удалось убедить инструменты, что файл с именем ncat.frankenstein был подписан Apple (на самом деле это не так).

В конце мая стало известно, что macOS атакует новый вредоносный майнер, добывающий криптовалюту Monero.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru